交通分配python代码

当涉及到交通分配的问题时，常见的方法是使用图论中的最短路径算法来进行路线规划。在Python中，可以使用NetworkX库来实现这个功能。以下是一个简单的示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 添加边和边权重
G.add_edge('A', 'B', weight=3)
G.add_edge('A', 'C', weight=2)
G.add_edge('B', 'D', weight=5)
G.add_edge('C', 'D', weight=1)
G.add_edge('C', 'E', weight=4)
G.add_edge('D', 'E', weight=2)

# 使用Dijkstra算法计算最短路径
shortest_paths = nx.shortest_path(G, weight='weight')

# 输出最短路径结果
for source_node in shortest_paths:
    for target_node in shortest_paths[source_node]:
        path = shortest_paths[source_node][target_node]
        print(f"从{source_node}到{target_node}的最短路径为：{path}，总路程为{nx.shortest_path_length(G, source_node, target_node, weight='weight')}")

上述代码中，我们创建了一个有向图，并添加了节点和边以及对应的边权重。然后使用Dijkstra算法计算了从每个节点到其他节点的最短路径，并输出了最短路径结果。

当然，实际的交通分配问题可能更加复杂，需要考虑更多的因素和约束条件。以上代码只是一个简单示例，具体的实现方式和算法选择需要根据具体的场景进行调整。